Публикации по теме 'linear-regression'
Объясните линейную регрессию и ее предположения
Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Предполагается, что связь между зависимой переменной и независимой переменной (переменными) может быть представлена прямой линией. Цель линейной регрессии — найти наиболее подходящую линию, описывающую взаимосвязь между переменными.
Графики и машинное обучение: множественная линейная регрессия
В прошлый раз я использовал простую линейную регрессию из браузера Neo4j для создания модели краткосрочной аренды в Остине, штат Техас. В этом посте я продемонстрирую, как с помощью нескольких небольших настроек тот же набор определяемых пользователем процедур может создать модель линейной регрессии с несколькими независимыми переменными. Это называется множественной линейной регрессией.
Ранее мы использовали общее количество комнат в списке краткосрочной аренды, чтобы..
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это полезный инструмент для прогнозирования значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных.
Линейная регрессия называется «линейной», потому что она моделирует взаимосвязь между переменными в виде прямой линии. Связь между переменными представлена уравнением в виде:
y = b0 + b1 x1 + b2 x2 + … + bn*xn..
Предположения линейной регрессии: глубокое погружение
Линейная регрессия — это широко используемый статистический метод для прогнозирования непрерывной зависимой переменной по одной или нескольким независимым переменным. Это простая, но мощная техника, которая широко используется в различных областях, таких как экономика, финансы, маркетинг и инженерия. Однако для получения точных результатов линейная регрессия имеет несколько допущений, которые необходимо выполнить. В этом блоге мы углубимся в предположения линейной регрессии и почему..
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования взаимосвязи между двумя переменными, где одна переменная рассматривается как независимая переменная, а другая — как зависимая переменная. Метод предполагает, что связь между двумя переменными может быть смоделирована линейной функцией.
Цель линейной регрессии — найти наиболее подходящую линию, представляющую линейную связь между двумя переменными. Линия наилучшего соответствия — это линия, которая..
Элементы машинного обучения
Типы, ближайший сосед, регрессия
Машинное обучение давно считается ключевым элементом искусственного интеллекта.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам учиться на данных и повышать свою производительность при выполнении задач без явного программирования.
Пример. Классическим методом, который мы можем использовать для машинного обучения, будет «Распознаватель рукописных цифр».
Учтите, что числа..
Оптимизация: функция потерь под капотом (часть I)
При построении модели машинного обучения мне обычно приходят в голову подобные вопросы: как оптимизируется модель? Почему модель A превосходит модель B?
Чтобы ответить на них, я думаю, что одной из точек входа может быть понимание функций потерь различных моделей и, кроме того, возможность выбрать подходящую функцию потерь или самостоятельно определить функцию потерь в зависимости от цели проекта и допустимости типа ошибки. . Я опубликую серию блогов, в которых обсуждаются функции..
